The Utility of Additional Soundings for Forecasting Lake-Effect Snow in the Great Lakes Region
Notice bibliographique
Résumé
The impact of initializing a mesoscale model with additional sounding data over the Great Lakes region is investigated. As part of the Lake-Induced Convection Experiment (Lake-ICE) field study during the winter of 1997/98, six supplementary Cross-chain Loran Atmospheric Sounding System (CLASS) units and three Integrated Sounding System (ISS) units were used in addition to those from the standard synoptic upper-air network. The three ISS units were in the vicinity of Lake Michigan, and the six CLASS units were in the data-sparse region of central and northeastern Ontario and western Quebec. The Pennsylvania State University–National Center for Atmospheric Research fifth-generation Mesoscale Model running on a doubly nested grid is used to simulate the lake-effect snow event of 4–5 December 1997. This model output from a 30-km horizontal resolution grid shows that the six CLASS soundings capture a warm layer below 850 hPa that appears to be the result of diabatic heating from the Great Lakes. This leads to an improved simulation of the surface pressure fields over the course of the simulation. A nested 10-km horizontal resolution grid shows that the initialization data from the CLASS sites seemed to have a greater influence on the propagation of a mesoalpha-scale trough that caused significant snowfall to the lee of Lake Michigan than data from the ISS sites. The inclusion of the CLASS sounding data changes the track of the precipitation maximum by approximately 25 km and agrees better with reflectivity data from the Weather Surveillance Radar-1988 Doppler. Implications for forecasters in the Great Lakes region are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».